五、BIRCH 五、BIRCH BIRCH 是scikit-learn 提供的一种层次聚类模型。其原型为： class sklearn . cluster . Birch ( threshold = 0.5 , branching_factor = 50 , n_clusters = 3 , compute_labels = ...

Transformers Feature Extraction Regression Classification Clustering Other Types of Transformers Transformers Transformers offer a basic building block to executing machin...

非线性支持向量机分类 尽管线性 SVM 分类器在许多案例上表现得出乎意料的好，但是很多数据集并不是线性可分的。一种处理非线性数据集方法是增加更多的特征，例如多项式特征（正如你在第4章所做的那样）；在某些情况下可以变成线性可分的数据。在图 5-5的左图中，它只有一个特征x1 的简单的数据集，正如你看到的，该数据集不是线性可分的。但是如果你增加了第二个特征 ...

三、MeanShift 三、MeanShift MeanShift 是scikit-learn 提供的一种密度聚类模型。其原型为： class sklearn . cluster . MeanShift ( bandwidth = None , seeds = None , bin_seeding = False , min_bi...

3.5.3 聚类 : 将观察值分组 3.5.3.1 K-means 聚类 3.5.3 聚类 : 将观察值分组 以鸢尾花 (iris) 数据集为例，如果有三类鸢尾花，但是并不能访问他们标签，我们可以尝试非观察学习 : 通过一些标准将观察聚类 分入一些组。 3.5.3.1 K-means 聚类 最简单的聚类算法是k-means。这个算法将集合分...

六、决策树 决策树的训练和可视化 开始预测 估计分类概率 CART 训练算法 计算复杂度 基尼不纯度或是信息熵 正则化超参数 回归 不稳定性 练习 六、决策树 和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回归任务， 甚至包括多输出（multioutput）任务. 它是一种功能很强大的算法，可...

一、KMeans 1.1 KMeans 1.2 MiniBatchKMeans 一、KMeans 1.1 KMeans KMeans 是 scikit-learn 提供的 k 均值算法模型，其原型为： class sklearn . cluster . KMeans ( n_clusters = 8 , init = 'k-means...

2.6.4 图像过滤 2.6.4.1 模糊 / 光滑 2.6.4.2 锐化 2.6.4.3 降噪 2.6.4.4 数学形态学 2.6.5.2 分割 2.6.4 图像过滤 局部过滤器 : 通过临近像素值的函数来替换像素的值。 邻居 : 方块 (选择大小)、 硬盘、或者更复杂的结构化元素。 2.6.4.1 模糊 / 光滑 高斯过滤器...

九、启动并运行 TensorFlow 九、启动并运行 TensorFlow TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。 最重要的是，Te...

IceCube: Detecting Cosmic Rays Who am I? What problem am I trying to solve? How Dask Helps us Pain points of using Dask Technology that we use around Dask IceCube: Detecti...